精华内容
下载资源
问答
  • 常见数据处理方法

    千次阅读 2021-05-14 09:09:29
    有时候更多数据处理从语言角度,调用不同api处理数据。但是从业务的角度想就很少了,最近从业务的角度了解了下常见数据处理方法,总结如下:

    有时候更多数据处理从语言角度,调用不同api处理数据。但是从业务的角度想就很少了,最近从业务的角度了解了下常见数据处理的方法,总结如下:


    标准化:标准化是数据预处理的一种,目的的去除量纲或方差对分析结果的影响。作用:1、消除样本量纲的影响;2、消除样本方差的影响。主要用于数据预处理

     

    归一化:将每个独立样本做尺度变换从而使该样本具有单位LP范数。

     

    主成分分析:主成分分析是将原来指标重新组合成一组新的互相无关的几个综合指标,从而达到降维的目的。

     

    奇异值分解:特征值分解和奇异值分解在机器学习领域都是属于满地可见的方法。两者有着很紧密的关系,我在接下来会谈到,特征值分解和奇异值分解的目的都是一样,就是提取出一个矩阵最重要的特征。主要运用于降维类似PIC、压缩图像、潜在语义索引、去除噪音、将一个矩阵分解为3个矩阵、实现原始矩阵的维度下降。

     

    分箱:分箱是根据一个或多个现有连续字段的值自动创建新字段的算子。即将数字输入转换为分类输入。

     

    转置:将数据由行转换为为列。

     

    重构:字段重排:该节点用于下游字段显示的自然顺序。此顺序将影响字段在多个位置的显示方式,如表格、列表和等。分为自定义排序和自动排序。

    字段重命名:该节点用户可以根据自己对数据的理解对一个或多个字段的名称重命名。用户可过滤哪些字段在下一个节点不出现。在设为标志节点中不能对设为标志的字段进行重命名。

     

    排序:排序节点可以根据一个或多个字段的值,按照升序或者降序对记录进行排序。排序时在表中选择作排序关键的字段。如果关键字段为数字字段,则适用于排序。

     

    样本:可以选择记录的子集进行分析,或指定要丢弃的记录的比例。

    可以选择记录的子集进行分析,或指定要丢弃的记录的比例。样本类型包括了如下几个

    1)    分层样本。首先对样本分层,在分层的子集中独立选择(单个或多个)样本。

    2)    系统化或n中取1抽样。如果随机选择难以实现,则可以系统(以固定间隔)或顺序方式抽取单元。将总体排序,每隔n个样本取一个。

     

    选择:选择可以基于特定条件从数据流中选择或者丢弃记录子集。通过对输入数据的任意数据字段设置过滤条件,实现对数据集记录的过滤筛选。

     

    区分:可以使用区分节点来查找或删除数据集中的重复记录。可以将第一个可区分记录传递到数据流,以删除重复的记录。或者丢弃第一个记录,将任何重复记录传递到数据流,以查找重复的记录。另外,可以在每个区分关键字值中为返回结果定义一种排序顺序。如果需要为每个区分关键字返回特定行,则必须在区分节点中对记录排序,而不能使用上游排序节点。

     

    平衡:可以使用平衡节点修正数据集中的不平衡,以便它们符合指定的检验标准。例如,假设某个数据集只有两个值(low 或 high),并且 90% 的观测值为 low,而只有 10% 的观测值为 high。很多建模技术处理此类偏倚数据都有困难,因为它们倾向于只学习这些 low 的结果,而忽略 high 的结果(因为这些结果少的可怜)。如果数据平衡很好,low 和 high 结果具有大致相同的数量,那么模型将更有可能找出分辨这两个组的模式。这种情况下,平衡节点对于创建平衡指令,从而减少带有 low 结果的观测值数量非常有用。

    平衡节点用于修正数据集中的不平衡,以便它们符合指定的检验标准。平衡是通过复制记录,然后根据指定的条件丢弃记录完成执行的。不符合任何条件的记录总是会被传递。因为此过程的工作模式为复制和/或丢弃记录,所以在下游操作中将丢失数据的原始顺序。在向数据流使用平衡功能之前,需要确保派生任何与序列相关的值。

     

    汇总:汇总是一个经常用于减小数据集大小的任务。汇总是一个经常用于减小数据集大小的任务。执行汇总之前,应该花一些时间来清理数据,尤其要关注缺失值。在汇总节点上,可以指定以下内容。

    1)    一个或多个关键字段

    2)    一个或多个汇总字段

    3)    一种或多种汇总模式(汇总类型)以用于每个汇总字段的输出

    4)    指定默认汇总模式

     

    追加:追加节点将结构类似的表,选取一个主表,将另外的表追加在主表后面(相当于增加行记录)。注意:要追加文件,字段测量级别必须相似。例如,名义字段无法附加测量级别为连续的字段,即字段类型的相同。

     

    合并:输入多个记录字段,创建一个包含全部或部分输入字段的输出记录。

     

    追加:追加节点将结构类似的表,选取一个主表,将另外的表追加在主表后面(相当于增加行记录)。当主表的字段比另一输入表中的字段多时,对于不完整的值使用Null值字符串($null$)。

     

    过滤:可以重命名或排除字段。

     

    导出:用户可以修改数据值并从现有数据中派生出新字段。可以根据一个或多个现有字段按6种方式创建出一个或者多个相同的新字段:

    1)    公式。表达式。

    2)    标志。代表指定条件的标志。

    3)    名义。名义的,表示其成员是一组指定值。

    4)    状态。两种状态之一。通过指定条件触发这两种状态之间的切换。

    5)    计数。新字段以某个条件为真的次数为基准。

    6)    条件。新字段根据某个条件值,从两个表达式中择选其一用作字段值。

     

    填充:填充节点用于替换字段值。填充节点通常与类型节点结合使用,用于替换缺失值。

     

    分区:分区节点用于生成分区字段,将数据分割为单独的子集或样本,以供模型构建的训练、测试和验证阶段使用。通过用某个样本生成模型并用另一个样本对模型进行测试,可以预判此模型对类似于当前数据的大型数据集的拟合优劣。

     

    分箱:使用“分箱”节点,可以根据一个或多个现有连续(数值范围)字段的值自动创建新的名义字段。分箱的实用性源于以下几个原因:

    1)    算法要求。某些特定算法(如NaiveBayes、Logistic回归)要求分类输入。

    2)    性能。如果减少输入字段的不同值数量,算法(如多项Logistic)的性能可能会提高。

    3)    数据隐私。敏感类个人信息(如工资)可采用范围的报告形式,而不使用实际工资数字,以保护个人隐私。

     

    转置:默认情况下,列为字段,而行为记录或观测值。可使用转置节点交换行和列中的数据,使字段变为记录、记录变为字段。

     

    类型:类型指定数据的属性和用途。字段属性可在源节点中指定也可在单独的类型节点中指定。两种节点的功能相似。

    1)    字段。描述某个属性(类似表头名)。

    2)    测量。用于描述某个给定字段中数据的特征。注意:字段的测量级别与字段的存储类型不同,后者表明数据是以字符串、整数、实数、日期、时间还是时间戳存储。

    3)    值。指定从数据集读取数据值的选项,还可以选择传递字段,而不读取它们的值。

    4)    角色。用于告知建模节点字段将成为用于某个机器学习过程的输入(预测变量字段)还是目标(预测字段),两者,无。

     

    设为标志:设为标志节点用于根据为一个或多个名义字段定义的分类值,派生出标志字段。例如,数据集包含名义字段BP(血压),其值为High,Normal和Low。可以创建一个代表高血压的标志字段BP_HIGH,用于指示患者是否患有高血压。默认情况下,是用真T标识,否用假F标识。

     

    时间区间:使用时间区间节点,可以为时间序列数据指定间隔并生成标签,以便于估计或预测。此外,还可以指定要用于估计的记录的范围。可以选择是否要排除序列中最早的记录。

     

    历史:历史节点最常用于顺序数据,如时间序列数据。这种节点用于创建包含先前字段数据的新字段。使用历史节点时,可能需要使用按特定字段预先排序好了的数据。

    展开全文
  • 数据缺失值的4种处理方法

    千次阅读 2021-06-24 09:38:37
    机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败,存储器损坏,机械故障导致某段时间数据未能收集(对于定时数据采集而言)。 人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意...

    一、缺失值产生的原因

    缺失值的产生的原因多种多样,主要分为机械原因和人为原因。机械原因是由于机械原因导致的数据收集或保存的失败造成的数据缺失,比如数据存储的失败,存储器损坏,机械故障导致某段时间数据未能收集(对于定时数据采集而言)。

    人为原因是由于人的主观失误、历史局限或有意隐瞒造成的数据缺失,比如,在市场调查中被访人拒绝透露相关问题的答案,或者回答的问题是无效的,数据录入人员失误漏录了数据。

    二、缺失值的类型

    缺失值从缺失的分布来讲可以分为完全随机缺失,随机缺失和完全非随机缺失。完全随机缺失(missing completely at random,MCAR)指的是数据的缺失是随机的,数据的缺失不依赖于任何不完全变量或完全变量。随机缺失(missing at random,MAR)指的是数据的缺失不是完全随机的,即该类数据的缺失依赖于其他完全变量。完全非随机缺失(missing not at random,MNAR)指的是数据的缺失依赖于不完全变量自身。

    从缺失值的所属属性上讲,如果所有的缺失值都是同一属性,那么这种缺失成为单值缺失,如果缺失值属于不同的属性,称为任意缺失。另外对于时间序列类的数据,可能存在随着时间的缺失,这种缺失称为单调缺失。

    三、缺失值的处理方法

    对于缺失值的处理,从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据,人将影响数据的真实性,存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证,那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的,所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据,它的可靠性有保证。

    1.删除含有缺失值的个案

    主要有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标,那么这个方法是最有效的。当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候,可以通过对完整的数据加权来减小偏差。把数据不完全的个案标记后,将完整的数据个案赋予不同的权重,个案的权重可以通过logistic或probit回归求得。如果解释变量中存在对权重估计起决定行因素的变量,那么这种方法可以有效减小偏差。如果解释变量和权重并不相关,它并不能减小偏差。对于存在多个属性缺失的情况,就需要对不同属性的缺失组合赋不同的权重,这将大大增加计算的难度,降低预测的准确性,这时权重法并不理想。

    2.可能值插补缺失值

    它的思想来源是以最可能的值来插补缺失值比全部删除不完全样本所产生的信息丢失要少。在数据挖掘中,面对的通常是大型的数据库,它的属性有几十个甚至几百个,因为一个属性值的缺失而放弃大量的其他属性值,这种删除是对信息的极大浪费,所以产生了以可能值对缺失值进行插补的思想与方法。常用的有如下几种方法。

    (1)均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的,就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值;如果缺失值是非定距型的,就根据统计学中的众数原理,用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。

    (2)利用同类均值插补。同均值插补的方法都属于单值插补,不同的是,它用层次聚类模型预测缺失变量的类型,再以该类型的均值插补。假设X=(X1,X2…Xp)为信息完全的变量,Y为存在缺失值的变量,那么首先对X或其子集行聚类,然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析,那么这种插补方法将在模型中引入自相关,给分析造成障碍。

    (3)极大似然估计(Max Likelihood ,ML)。在缺失类型为随机缺失的条件下,假设模型对于完整的样本是正确的,那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计(Little and Rubin)。这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计,对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization,EM)。该方法比删除个案和单值插补更有吸引力,它一个重要前提:适用于大样本。有效样本的数量足够以保证ML估计值是渐近无偏的并服从正态分布。但是这种方法可能会陷入局部极值,收敛速度也不是很快,并且计算很复杂。

    (4)多重插补(Multiple Imputation,MI)。多值插补的思想来源于贝叶斯估计,认为待插补的值是随机的,它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值,然后再加上不同的噪声,形成多组可选插补值。根据某种选择依据,选取最合适的插补值。

    多重插补方法分为三个步骤:①为每个空值产生一套可能的插补值,这些值反映了无响应模型的不确定性;每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值,产生若干个完整数据集合。②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果,根据评分函数进行选择,产生最终的插补值。

    假设一组数据,包括三个变量Y1,Y2,Y3,它们的联合分布为正态分布,将这组数据处理成三组,A组保持原始数据,B组仅缺失Y3,C组缺失Y1和Y2。在多值插补时,对A组将不进行任何处理,对B组产生Y3的一组估计值(作Y3关于Y1,Y2的回归),对C组作产生Y1和Y2的一组成对估计值(作Y1,Y2关于Y3的回归)。

    当用多值插补时,对A组将不进行处理,对B、C组将完整的样本随机抽取形成为m组(m为可选择的m组插补值),每组个案数只要能够有效估计参数就可以了。对存在缺失值的属性的分布作出估计,然后基于这m组观测值,对于这m组样本分别产生关于参数的m组估计值,给出相应的预测即,这时采用的估计方法为极大似然法,在计算机中具体的实现算法为期望最大化法(EM)。对B组估计出一组Y3的值,对C将利用 Y1,Y2,Y3它们的联合分布为正态分布这一前提,估计出一组(Y1,Y2)。

    上例中假定了Y1,Y2,Y3的联合分布为正态分布。这个假设是人为的,但是已经通过验证(Graham和Schafer于1999),非正态联合分布的变量,在这个假定下仍然可以估计到很接近真实值的结果。

    多重插补和贝叶斯估计的思想是一致的,但是多重插补弥补了贝叶斯估计的几个不足。

    (1)贝叶斯估计以极大似然的方法估计,极大似然的方法要求模型的形式必须准确,如果参数形式不正确,将得到错误得结论,即先验分布将影响后验分布的准确性。而多重插补所依据的是大样本渐近完整的数据的理论,在数据挖掘中的数据量都很大,先验分布将极小的影响结果,所以先验分布的对结果的影响不大。

    (2)贝叶斯估计仅要求知道未知参数的先验分布,没有利用与参数的关系。而多重插补对参数的联合分布作出了估计,利用了参数间的相互关系。

    以上四种插补方法,对于缺失值的类型为随机缺失的插补有很好的效果。两种均值插补方法是最容易实现的,也是以前人们经常使用的,但是它对样本存在极大的干扰,尤其是当插补后的值作为解释变量进行回归时,参数的估计值与真实值的偏差很大。相比较而言,极大似然估计和多重插补是两种比较好的插补方法,与多重插补对比,极大似然缺少不确定成分,所以越来越多的人倾向于使用多值插补方法。

    四、小结

    插补处理只是将未知值补以我们的主观估计值,不一定完全符合客观事实。以上的分析都是理论分析,对于缺失值由于它本身无法观测,也就不可能知道它的缺失所属类型,也就无从估计一个插补方法的插补效果。另外这些方法通用于各个领域,具有了普遍性,那么针对一个领域的专业的插补效果就不会很理想,正是因为这个原因,很多专业数据挖掘人员通过他们对行业的理解,手动对缺失值进行插补的效果反而可能比这些方法更好。缺失值的插补是在数据挖掘过程中为了不放弃大量的信息,而采用的人为干涉缺失值的情况,无论是那种处理方法都会影响变量间的相互关系,在对不完备信息进行补齐处理的同时,我们或多或少地改变了原始的数据的信息系统,对以后的分析存在潜在的影响,所以对缺失值的处理一定要慎重。

    展开全文
  • 数据分析中缺失值的处理方法1、缺失值的分类按照数据缺失机制可分为:(1)完全随机缺失(missing completely at random, MCAR)所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关.(2)随机缺失...

    数据分析中缺失值的处理方法

    1、缺失值的分类

    按照数据缺失机制可分为:

    (1)   完全随机缺失(missing completely at random, MCAR)

    所缺失的数据发生的概率既与已观察到的数据无关,也与未观察到的数据无关.

    (2)   随机缺失(missing at random, MAR)

    假设缺失数据发生的概率与所观察到的变量是有关的,而与未观察到的数据的特征是无关的

    MCAR与MAR均被称为是可忽略的缺失形式.

    (3) 不可忽略的缺失(non–ignorable missing ,NIM)亦称为非随机缺失(not missing at random, NMAR),也有研究将其称为MNAR(missing not at random)

    如果不完全变量中数据的缺失既依赖于完全变量又依赖于不完全变量本身,这种缺失即为不可忽略的缺失.

    2、缺失值的处理方法

    对于缺失值的处理,从总体上来说分为删除存在缺失值的个案和缺失值插补。对于主观数据,人将影响数据的真实性,存在缺失值的样本的其他属性的真实值不能保证,那么依赖于这些属性值的插补也是不可靠的,所以对于主观数据一般不推荐插补的方法。插补主要是针对客观数据,它的可靠性有保证。

    1.删除含有缺失值的个案

    有简单删除法和权重法。简单删除法是对缺失值进行处理的最原始方法。它将存在缺失值的个案删除。如果数据缺失问题可以通过简单的删除小部分样本来达到目标,那么这个方法是最有效的。当缺失值的类型为非完全随机缺失的时候,可以通过对完整的数据加权来减小偏差。把数据不完全的个案标记后,将完整的数据个案赋予不同的权重,个案的权重可以通过logistic或probit回归求得。如果解释变量中存在对权重估计起决定行因素的变量,那么这种方法可以有效减小偏差。如果解释变量和权重并不相关,它并不能减小偏差。对于存在多个属性缺失的情况,就需要对不同属性的缺失组合赋不同的权重,这将大大增加计算的难度,降低预测的准确性,这时权重法并不理想。

    2.可能值插补缺失值

    它的思想来源是以最可能的值来插补缺失值比全部删除不完全样本所产生的信息丢失要少。在数据挖掘中,面对的通常是大型的数据库,它的属性有几十个甚至几百个,因为一个属性值的缺失而放弃大量的其他属性值,这种删除是对信息的极大浪费,所以产生了以可能值对缺失值进行插补的思想与方法。常用的有如下几种方法。

    (1)均值插补。数据的属性分为定距型和非定距型。如果缺失值是定距型的,就以该属性存在值的平均值来插补缺失的值;如果缺失值是非定距型的,就根据统计学中的众数原理,用该属性的众数(即出现频率最高的值)来补齐缺失的值。

    (2)利用同类均值插补。同均值插补的方法都属于单值插补,不同的是,它用层次聚类模型预测缺失变量的类型,再以该类型的均值插补。假设X= (X1,X2…Xp)为信息完全的变量,Y为存在缺失值的变量,那么首先对X或其子集行聚类,然后按缺失个案所属类来插补不同类的均值。如果在以后统计分析中还需以引入的解释变量和Y做分析,那么这种插补方法将在模型中引入自相关,给分析造成障碍。

    (3)极大似然估计(Max Likelihood ,ML)。在缺失类型为随机缺失的条件下,假设模型对于完整的样本是正确的,那么通过观测数据的边际分布可以对未知参数进行极大似然估计(Little and Rubin)。这种方法也被称为忽略缺失值的极大似然估计,对于极大似然的参数估计实际中常采用的计算方法是期望值最大化(Expectation Maximization,EM)。该方法比删除个案和单值插补更有吸引力,它一个重要前提:适用于大样本。有效样本的数量足够以保证ML估计值是渐近无偏的并服从正态分布。但是这种方法可能会陷入局部极值,收敛速度也不是很快,并且计算很复杂。

    (4)多重插补(Multiple Imputation,MI)。多值插补的思想来源于贝叶斯估计,认为待插补的值是随机的,它的值来自于已观测到的值。具体实践上通常是估计出待插补的值,然后再加上不同的噪声,形成多组可选插补值。根据某种选择依据,选取最合适的插补值。

    多重插补方法分为三个步骤:①为每个空值产生一套可能的插补值,这些值反映了无响应模型的不确定性;每个值都可以被用来插补数据集中的缺失值,产生若干个完整数据集合。②每个插补数据集合都用针对完整数据集的统计方法进行统计分析。③对来自各个插补数据集的结果,根据评分函数进行选择,产生最终的插补值。

    假设一组数据,包括三个变量Y1,Y2,Y3,它们的联合分布为正态分布,将这组数据处理成三组,A组保持原始数据,B组仅缺失Y3,C组缺失Y1和Y2。在多值插补时,对A组将不进行任何处理,对B组产生Y3的一组估计值(作Y3关于Y1,Y2的回归),对C组作产生Y1和Y2的一组成对估计值(作Y1,Y2关于Y3的回归)。

    当用多值插补时,对A组将不进行处理,对B、C组将完整的样本随机抽取形成为m组(m为可选择的m组插补值),每组个案数只要能够有效估计参数就可以了。对存在缺失值的属性的分布作出估计,然后基于这m组观测值,对于这m组样本分别产生关于参数的m组估计值,给出相应的预测即,这时采用的估计方法为极大似然法,在计算机中具体的实现算法为期望最大化法(EM)。对B组估计出一组Y3的值,对C将利用 Y1,Y2,Y3它们的联合分布为正态分布这一前提,估计出一组(Y1,Y2)。

    上例中假定了Y1,Y2,Y3的联合分布为正态分布。这个假设是人为的,但是已经通过验证(Graham和Schafer于1999),非正态联合分布的变量,在这个假定下仍然可以估计到很接近真实值的结果。

    多重插补和贝叶斯估计的思想是一致的,但是多重插补弥补了贝叶斯估计的几个不足。

    (1)贝叶斯估计以极大似然的方法估计,极大似然的方法要求模型的形式必须准确,如果参数形式不正确,将得到错误得结论,即先验分布将影响后验分布的准确性。而多重插补所依据的是大样本渐近完整的数据的理论,在数据挖掘中的数据量都很大,先验分布将极小的影响结果,所以先验分布的对结果的影响不大。

    (2)贝叶斯估计仅要求知道未知参数的先验分布,没有利用与参数的关系。而多重插补对参数的联合分布作出了估计,利用了参数间的相互关系。

    以上四种插补方法,对于缺失值的类型为随机缺失的插补有很好的效果。两种均值插补方法是最容易实现的,也是以前人们经常使用的,但是它对样本存在极大的干扰,尤其是当插补后的值作为解释变量进行回归时,参数的估计值与真实值的偏差很大。相比较而言,极大似然估计和多重插补是两种比较好的插补方法,与多重插补对比,极大似然缺少不确定成分,所以越来越多的人倾向于使用多重插补方法。

    喜欢 (4)or分享 (0)

    展开全文
  • 1.分箱分箱是指把待处理数据按照一定规则放进“箱子”中,采用某种方法对各个箱子中的数据进行处理。1)等深分箱法:每箱具有相同的记录数,每个箱子的记录数称为箱子的深度。2)等宽分箱法:在整个数据值...

    噪声数据是指在测量一个变量时测量值可能出现的相对于真实值的偏差或错误,这种数据会影响后续分析操作的正确性与效果。噪声数据主要包括错误数据、假数据和异常数据。异常数据是指对数据分析结果有较大影响的离散数据。

    1.分箱

    分箱是指把待处理的数据按照一定规则放进“箱子”中,采用某种方法对各个箱子中的数据进行处理。

    1)等深分箱法:每箱具有相同的记录数,每个箱子的记录数称为箱子的深度。

    2)等宽分箱法:在整个数据值的区间上平均分割,使得每个箱子的区间相等,这个区间被称为箱子的宽度。

    3)用户自定义分箱法:根据用户自定义的规则进行分箱处理。

    2.平滑处理

    在分箱之后,要对每个箱子中的数据进行平滑处理。

    1)按平均值:对同一箱子中的数据求平均值,用均值代替箱子中的所有数据。

    2)按中值:取箱子中所有数据的中值,用中值代替箱子中的所有数据。

    3)按边界值:对箱子中的每一个数据,使用离边界值较小的边界值代替箱子中的所有数据。

    3.聚类

    将数据集合分组为若干个簇,在簇外的值即为孤立点,这些孤立点就是噪声数据,应对这些孤立点进行删除或替换。相似或相临近的数据聚合在一起形成各个聚类集合,在这些聚类集合之外的数据即为异常数据。

    簇是一组数据对象的集合,同一簇内的数据具有相似性,不同簇之间的数据的差异性较大。

    4.回归

    通过发现两个相关的变量之间的相关关系,构造一个回归函数,使得该函数能够更大程度地满足两个变量之间的关系,使用这个函数来平滑数据。

    展开全文
  • 文章目录内容介绍缺失值的定义缺失值的可视化缺失值的处理方法 内容介绍 在日常的数据分析工作中,数据中的缺失值是最头疼的一个内容。 在日常数据采集的过程中,由于各种原因在数据采集的过程中会造成数据的部分...
  • 文章目录内容介绍区分真假异常甄别异常离群值离群值的可视化离群值的处理方法 内容介绍 在日常的数据分析工作中经常会遇见异常数据,即超出特定区域或范围的数据通常被定义为异常或“噪声”,也称为离群值。 本文...
  • 3D视觉点云数据处理十大方法

    千次阅读 2021-06-04 00:38:51
    这篇博客主要介绍三维计算机视觉中点云数据处理面对的问题,主要方法和技术,概述其特点。 ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际上点云数据在形状检测和分类、立体视觉、运动恢复...
  • 主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0~1范围之内处理,更加便捷快速,应该归到数字信号处理范畴之内。 归一化方法(Normalization Method)1。把数变为(0,1)之间的小数主要是为了数据处理方便提出来的,把...
  • 将日常工作中遇到的数据标志变量转换的方法进行总结,并且长期更新。 变量转换 将离散数据和连续数据转换为标志变量。 离散数据: 分类数据是指非数字数据,其数据属性只能归于特定类别。例如,性别上的男性和女性...
  • 文章目录内容介绍缺失值离群值数据去重 内容介绍 将日常工作中遇到的数据异常值处理的方法进行总结,其中主要包括 缺失值,离群值...一般处理方法: 直接丢弃: 整行或整列的删,切记别把重要的字段删了。 统计方法:
  • 常用SPSS数据处理方法,你都会吗?

    千次阅读 2020-12-28 21:30:16
    数据处理是在统计和分析数据时,第一步要做的。尤其是当面对大量数据时,数据处理是一个重要的过程,可以达到提高处理效率及精度的目的。为配合进行更好的分析,研究过程过可能涉及到以下数据处理工作:定义变量名、...
  • 将日常工作中遇到的非结构化数据方法进行总结,其中主要包括 网页数据、图像数据、文本数据、音频数据处理方式思路,并且长期更新。 网页数据处理 根据要爬网的实际数据,分析可能会生成哪些字段,将发生哪些...
  • 文章目录Python对CSV文件的一些处理方法目标读入数据数据预处理合并数据数据清洗缺失值检查异常值处理数据集成数据变换数据均衡处理 目标 提供linpack、mlc、tpc、fio四个场景下所采集的数据,这些数据未作任何...
  • 点云数据处理方法概述

    千次阅读 2020-12-28 23:52:39
    这篇博客主要介绍三维计算机视觉中点云数据处理面对的问题,主要方法和技术,概述其特点。这篇博客主要介绍最基本的点云数据处理技术和概念,不会有任何代码。ICP点云配准就是我们非常熟悉的点云处理算法之一。实际...
  • 【深度学习】图像数据集处理常用方法合集(部分基于pytorch) ...5 其他的transforms处理方法,总结有四大类 5.1 裁剪-Crop 5.2 翻转和旋转——Flip and Rotation 5.3 图像变换 5.4 对transforms操作,
  • 文章目录内容介绍 ...本专栏介绍关于数据分析工作中常用的 使用Python进行数据预处理 的方法总结。通过对图片数据、数值数字、文本数据、特征提取、特征处理等方面讲解作为一名数据分析师常用的数据处理套路。 ...
  • 数据溢出处理方法(C语言)

    千次阅读 2021-04-10 13:24:12
    数据溢出判断与处理方法(C语言) 该文章仅含代码部分,较为简单,因此不做过多解释~ //数据溢出判断与处理样例 #include"stdio.h" #include"math.h" #include"stdlib.h" void main() { unsigned int a; int ...
  • 原标题:Python数据处理:异常值处理方法之3σ原则一、3σ原则定义异常值是指样本中的个别值,其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称离群点,异常值的分析也称为离群点的分析。在进行机器学习过程中,需要对数据集...
  • 处理不同类型数据方法

    千次阅读 2021-11-10 23:31:48
    后期维护是非常不友好的 事实上不同的道具其实是对不同数据处理 我们只需要先编写数据类,然后对数据处理就好 demo: 先编写数据类 public struct Move { public float from; public float to; } 然后对数据处理 ...
  • 如何处理噪声数据

    千次阅读 2020-12-24 21:59:41
    噪声:一个测量变量中的随机错误或偏差噪声数据处理方法:分箱;聚类;计算机和人工检查结合;回归1)分箱:分箱方法是一种简单常用的预处理方法,通过考察相邻数据来确定最终值。所谓“分箱”,实际上就是按照属性...
  • 非结构化数据的定义及处理方法

    千次阅读 2021-04-07 16:33:09
    非结构化数据数据定义不完整或不规则,没有预定义的数据模型,无法用数据库二维表结构来逻辑表达的数据。简单来说就是字段可变的数据。常见的非结构化数据有文档、图片、音频、视频等。 半结构化数据为介于结构化...
  • 将日常工作中遇到的处理时间、日期的内容汇总到这里,未来在这里还会增加。 import time, datetime datetime 处理当前日期、时间、转换 datetime_now = datetime.datetime.now() print(type(datetime_now),...
  • 数据分析 --- 如何处理数据

    千次阅读 2021-03-19 20:31:33
    一、脏数据 种类: 缺失数据:可以通过填充平均值、按比例填充随机数等方法处理,若有备份数据,直接将...二、脏数据的常规处理方法 结构化 需要对数据进行缩减,将其变为可测量、可分析的结构 如将用户评论中的好、
  • 一.导入模块 ...data=pd.read_excel(r'E:\pythonwork\数据分析\11.数据清洗\人事终表 (1).xlsx').tail(10) print(data) ''' Unnamed: 0 部门 姓名 应发数 发放时间 绩效 合计工资 108 108 讲解员(6人.
  • 文章目录内容介绍离散数据处理Map类别转换One-hot Encoding数值数据基本描述二值特征多项式特征数值...文本介绍关于数据分析工作中常用的 使用Python进行数据预处理 的方法总结。通过对图片数据、数值数字、文本数据
  • Python实现 ! 千万级别数据处理

    千次阅读 2021-03-17 02:57:29
    今天分享一个数据清洗小技巧,可以让你在遇到百万、千万级别数据的时候游刃有余。先来说说问题的背景现在有一个 csv 格式的数据集,大概 2千万条 左右的样子,存储的是用户的网络交互数据,其中电话号码作为用户的...
  • 数据分析之数据处理(一)

    千次阅读 2021-01-30 21:28:31
    数据分析之数据处理(一) 一、缺失值处理 数据确实是主要包括记录缺失和字段信息缺失等情况,其对数据分析会有较大的影响,导致结果不确定性更加显著 缺失值的处理:删除记录/数据插补/不处理 import warnings ...
  • 一种处理亿级聚合数据方法

    千次阅读 2021-03-03 14:58:11
    背景在电商平台的架构体系中,商品数据是系统正常运转的基石,随着平台的发展,商品数据很容易突破亿级。在电商运营方面,平台通常需要举行各种大促,使用各种营销工具吸引消费者,因此需要对商品进行招...
  • 数学建模之数据处理

    千次阅读 2021-01-24 11:35:38
    前言:数据预处理是美赛C题最重要的组成部分,十分考验我们对问题的理解与抽象,我们的重心应该放在数据处理而非算法上,算法只需选择合适的即可,无需高大上!下面介绍数模中数据预处理涉及到的一些重要。 1.数据...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 4,118,501
精华内容 1,647,400
关键字:

怎样处理样方法的数据